datasets:

• GreenNode/GreenNode-Table-Markdown-Retrieval language:
• vi library_name: sentence-transformers pipeline_tag: sentence-similarity tags:
• sentence-transformers
• sentence-similarity
• feature-extraction widget: [] metrics:
• InfoNCE license: cc-by-4.0

SentenceTransformer

これはsentence-transformersモデルです。文や段落を1024次元の密なベクトル空間にマッピングし、意味的なテキスト類似性、意味検索、パラフレーズマイニング、テキスト分類、クラスタリングなどに使用できます。

モデル詳細

モデル説明

• モデルタイプ: センテンストランスフォーマー

• 最大シーケンス長: 8192トークン
• 出力次元数: 1024トークン
• 類似度関数: コサイン類似度
• トレーニングデータセット: - GreenNode/GreenNode-Table-Markdown-Retrieval
• 言語: ベトナム語
• ライセンス: cc-by-4.0

モデルソース

• ドキュメント: センテンストランスフォーマードキュメント
• リポジトリ: GitHubのセンテンストランスフォーマー
• Hugging Face: Hugging Faceのセンテンストランスフォーマー

完全なモデルアーキテクチャ

SentenceTransformer(
  (0): Transformer({'max_seq_length': 8192, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: XLMRobertaModel 
  (1): Pooling({'word_embedding_dimension': 1024, 'pooling_mode_cls_token': True, 'pooling_mode_mean_tokens': False, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False, 'pooling_mode_weightedmean_tokens': False, 'pooling_mode_lasttoken': False, 'include_prompt': True})
  (2): Normalize()
)

使用方法

直接使用（センテンストランスフォーマー）

まずセンテンストランスフォーマーライブラリをインストール:

pip install -U sentence-transformers

その後、このモデルをロードして推論を実行できます。

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# 🤗 Hubからダウンロード
model = SentenceTransformer("sentence_transformers_model_id")
# 推論実行
sentences = [
    '今日は天気が良いです。',
    "外はとても晴れています！",
    '彼はスタジアムまで車で行きました。',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 1024]

# 埋め込みの類似度スコアを取得
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [3, 3]

トレーニング詳細

評価

表: GreenNodeTableRetrievalにおける各種モデルの性能比較

データセット: GreenNode/GreenNode-Table-Markdown-Retrieval

表: ZacLegalTextRetrievalにおける各種モデルの性能比較

データセット: GreenNode/zalo-ai-legal-text-retrieval-vn

表: VieQuADRetrievalにおける各種モデルの性能比較

データセット: taidng/UIT-ViQuAD2.0

表: GreenNodeTableRetrievalにおける各種モデルの性能比較（ヒット率）

フレームワークバージョン

• Python: 3.10.14
• センテンストランスフォーマー: 3.0.1
• トランスフォーマー: 4.42.4
• PyTorch: 2.3.1
• Accelerate: 0.33.0
• データセット: 2.20.0
• トークナイザー: 0.19.1